TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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签到天数: 1183 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
0 ]/ A# {3 n$ p' p* A
! |( y, v: x: e为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。. J. H* P) \; ^) ]3 G/ B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:* p( @& l; D3 }9 w! @/ n
----------------------------------------------
9 d( T3 D( o& Nimport torch- G9 e; A" r! j" ^' d4 r
import numpy as np
2 c( B+ C0 b8 R& t. b5 ^+ Timport matplotlib.pyplot as plt4 }/ }0 \ \. U2 C5 w0 C
import random
% a h' j$ Q' l6 L+ X \" w; W; w* P' O% q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))! u# m4 a& Y/ I& v
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 {2 N" V! b+ I8 ?3 v
9 \( Y! B0 C e0 J; Zw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
+ L3 V2 F- j0 W" xb = torch.tensor(0.,requires_grad=True); }2 t/ u) H6 Z' j8 `0 F
7 K. W' n& |5 p7 a: b
epochs = 100
* y% [& L* A& L+ H7 @4 ?0 n, Q% L* d
losses = []
! N6 |% K6 j4 i) X+ ~* e* P* wfor i in range(epochs):1 L( k/ R5 S+ B j/ p
y_pred = (x*w+b) # 预测: h& f+ E* ^' P# W% x1 P! E Y8 P
y_pred.reshape(-1)
- ~: v! I+ e4 X+ A. {
# Z) s' I1 \/ M8 Q% F loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
& ~) U4 P: D2 K* N" @# Z5 z( d1 | losses.append(loss)+ n7 I2 }7 N1 H1 a( x# v
8 M d) H0 p' L& D, v, \: M0 } loss.backward() # autograd
2 Q( V* Z. T. r1 B' G with torch.no_grad():* q3 s' g3 ^# i
w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
j, L5 f, h7 {/ `5 [& I9 Z' o b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
, a! V: `0 Z& G w.grad.zero_()
5 u% S$ o; V. K' D9 X b.grad.zero_()( @# L/ _# G) b2 H. F
( W6 x, x/ T( ^8 I
print(w.item(),b.item()) #结果7 G- q: w/ A/ ?
" D- K$ b0 M5 P& H- s; [" X8 P0 g
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
# y2 b, O5 l5 t4 o B8 q. m----------------------------------------------$ x3 ]- G9 d' I( ]! r- V6 L
最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
% s5 q( ~ N7 p# Q: D高手们帮看看是神马原因?
9 w( H; I: j, {( z" Y0 y) H* [ |
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